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경향치이다. 특별한 경우를 제외하고는, 최빈치는 응용통계학에서 집중경향치로 거의 이용되지 않는다. 최빈치는 신뢰서이 없으며 비대수적(非對數的)인 측정치이다. 최빈치의 개념은 둘 이상의 집중점을 가지고 있는 계열을 분해하고, 해석
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집중경향치
1. 집중경향치의 의의
2. 중앙치(Median: Mdn)
3. 최빈치(Mode: Mo)
4. 산술평균(Mean: M)
Ⅳ. 정상분포, 정적 편포, 부적 편포
1. 집중경향치간의 관계
2. 정상분포
3. 정적(正的)편포
4. 부적(負的)편포
Ⅴ. 표준편차
1.
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집중경향치
1) 개념
2) 종류
3. 집중경향치의 성질용도
4. 변산도
1) 개념
2) 종류
5. 정상분포곡선
1) 개념
2) 특징
3) 면적관리
6. 성적표시에 사용되는 점수
1) 원점수
2) 표준점수
7. 상관도
1) 개념
2) 상관계수의 크기와 방향
3) 상관
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집중경향치의 의의와 대푯값의 종류
6. 분산도와 그 유형
7. 확률의 정의
8. 확률계산방법
9. 확률변수와 확률분포
10. 정규분포의 의의 및 특성
11. 중심극한정리
12. 가설검정
13. 통계오류의 종류
14. 유의수준과 임계치
15.
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치의 특성)
⑹ 극단의 위치에만 관심있고, 그 안의 분산정도에는 관심 없다.
나. 사분편차
⑴ 각 점수를 4분(25%, 50%, 75%, 100%)하여 75%값에서 25%값을 뺀 값의 1/2의 값
⑵
⑶ 양 극단값을 배제할 수 있다.
⑷ 극단적인 편포현상을 보이고 있는 자료
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